支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，它通过找到一个超平面来将不同类别的数据分开。以下是 SVM 基础知识的简要介绍。

SVM 工作原理

SVM 的核心思想是找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据在超平面的两侧尽可能分开。这个超平面不仅能够正确分类训练数据，而且对未知数据的分类能力也要强。

SVM 的优势

  • 泛化能力强：SVM 能够处理高维数据，并且具有良好的泛化能力。
  • 分类效果良好：在许多分类问题中，SVM 的分类效果优于其他算法。
  • 参数调节简单：SVM 的参数相对较少，调节起来比较简单。

SVM 的应用场景

  • 信用评分
  • 语音识别
  • 图像识别
  • 自然语言处理

示例代码

以下是一个简单的 SVM 分类器的示例代码：

from sklearn import svm

# 创建 SVM 分类器
clf = svm.SVC()

# 训练数据
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]

# 训练分类器
clf.fit(X, y)

# 预测
print(clf.predict([[2., 2.]]))

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图片示例

下面是一个 SVM 分类器的示意图：

SVM_classifier